โครงข่ายประสาทเทียม (ANN) ถูกสร้างขึ้นจากสมองที่เซลล์ประสาทเชื่อมต่อกันในรูปแบบที่ซับซ้อนเพื่อประมวลผลข้อมูลจากประสาทสัมผัสสร้างความทรงจำและควบคุมร่างกาย โครงข่ายประสาทเทียม (ANN) เป็นระบบที่อาศัยการทำงานของโครงข่ายประสาททางชีววิทยาหรือยังหมายถึงการจำลองระบบประสาททางชีววิทยา

โครงข่ายประสาทเทียม

โครงข่ายประสาทเทียม (ANN) เป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และนี่คือไฟล์ สาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการทำให้คอมพิวเตอร์ทำงานได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้น โครงข่ายประสาทเทียม (ANN) ประมวลผลข้อมูลและแสดงความฉลาดบางอย่างและพวกมันทำงานแสดงความฉลาดในลักษณะเช่นการจดจำรูปแบบการเรียนรู้และการวางนัยทั่วไป

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นแบบจำลองการคำนวณแบบตั้งโปรแกรมที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อจำลองโครงสร้างประสาทและการทำงานของสมองมนุษย์

ก่อนที่จะรู้เกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียมในตอนแรกเราต้องศึกษาว่าโครงข่ายประสาทเทียมคืออะไรและเกี่ยวกับโครงสร้างของเซลล์ประสาท

ความหมายของ Neural Networks:

โครงข่ายประสาทถูกกำหนดให้เป็นระบบของเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อกัน เซลล์ประสาทหรือเซลล์ประสาทเป็นส่วนประกอบพื้นฐานของสมองซึ่งเป็นโครงข่ายประสาททางชีววิทยา โครงสร้างของเซลล์ประสาทมีดังแสดงด้านล่าง

โครงสร้างของเซลล์ประสาท

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นเครื่องมือคำนวณที่สร้างขึ้นจากสมอง ประกอบด้วยโครงสร้างที่เชื่อมต่อกันของเซลล์ประสาทที่ผลิตขึ้นโดยเทียมซึ่งทำหน้าที่เป็นทางเดินสำหรับการถ่ายโอนข้อมูล นักวิจัยกำลังออกแบบโครงข่ายประสาทเทียม (ANN) เพื่อแก้ปัญหาต่างๆในการจดจำรูปแบบการทำนายการเพิ่มประสิทธิภาพหน่วยความจำเชื่อมโยงและการควบคุม

โครงข่ายประสาทเทียมได้รับการอธิบายว่าเป็นวิธีที่ดีที่สุดอันดับสองในการสร้างเซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อกัน โครงข่ายประสาทเทียมเหล่านี้ใช้ในการจำลองสมองและเพื่อทำงานด้านการคำนวณเฉพาะแอปพลิเคชัน ANN ที่ประสบความสำเร็จจะมีความสามารถในการจดจำอักขระ

โครงสร้างเครือข่ายประสาท

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Neural Networks:

ระบบคอมพิวเตอร์ประกอบด้วยองค์ประกอบการประมวลผลที่เรียบง่ายและเชื่อมต่อกันอย่างมากและประมวลผลข้อมูลไปยังอินพุตภายนอกด้วยการตอบสนองของสภาวะไดนามิกเซลล์ประสาทมีความสามารถในการสร้างการตอบสนองเชิงเส้นหรือไม่ใช่เชิงเส้น เครือข่ายเทียมที่ไม่ใช่เชิงเส้นเกิดจากการเชื่อมต่อของเซลล์ประสาทที่ไม่ใช่เชิงเส้น ระบบที่ไม่ใช่เชิงเส้นมีอินพุตซึ่งจะไม่เป็นสัดส่วนกับเอาต์พุต

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Neural Networks

การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียม:

มีการใช้แอปพลิเคชั่นโครงข่ายประสาทเทียมในด้านพลังงานแสงอาทิตย์สำหรับการสร้างแบบจำลองและการออกแบบโรงงานผลิตไอน้ำพลังงานแสงอาทิตย์
ซึ่งมีประโยชน์ในการสร้างแบบจำลองระบบเช่นในการใช้การทำแผนที่ที่ซับซ้อนและการระบุระบบ
ANN ใช้สำหรับการประมาณค่าความร้อนของอาคารปัจจัยสกัดกั้นของตัวเก็บรวบรวมพาราโบลาและอัตราส่วนความเข้มข้นในพื้นที่
ANN ถูกนำไปใช้ในแอพพลิเคชั่นที่หลากหลายในการควบคุมหุ่นยนต์การจดจำรูปแบบการพยากรณ์ยาระบบไฟฟ้าการผลิตการเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลสัญญาณและวิทยาศาสตร์สังคม / จิตวิทยา
นอกจากนี้ยังใช้สำหรับการทำนายการไหลของอากาศในห้องทดสอบที่มีการระบายอากาศตามธรรมชาติและสำหรับการทำนายการใช้พลังงานของอาคารพลังงานแสงอาทิตย์
พวกเขาสามารถจัดการกับข้อมูลที่มีเสียงดังและไม่สมบูรณ์และยังสามารถจัดการกับปัญหาที่ไม่เป็นเชิงเส้น
การใช้โครงข่ายประสาทเทียมในระบบระบายอากาศและเครื่องปรับอากาศการทำความเย็นการสร้างแบบจำลองการทำความร้อนการคาดการณ์ภาระการควบคุมระบบผลิตไฟฟ้าและการแผ่รังสีแสงอาทิตย์

แอปพลิเคชันเครือข่ายประสาทเทียมเป็นอีกทางเลือกหนึ่งในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนเนื่องจากเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีการประมวลผลสัญญาณใหม่ล่าสุดเครือข่ายประสาทเทียมนำเสนอโซลูชันที่แท้จริงซึ่งยากที่จะจับคู่กับเทคโนโลยีอื่น ๆ โซลูชันที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียมมีประสิทธิภาพมากในแง่ของการพัฒนาเวลาและทรัพยากร

การใช้งานซอฟต์แวร์ของเครือข่ายประสาทเทียมสามารถทำได้โดยมีข้อดีและข้อเสีย

ข้อดี:

โครงข่ายประสาทเทียมสามารถทำงานที่โปรแกรมเชิงเส้นไม่สามารถทำได้
เมื่อองค์ประกอบของโครงข่ายประสาทล้มเหลวก็สามารถดำเนินต่อไปได้โดยไม่มีปัญหาใด ๆ ตามลักษณะคู่ขนาน
โครงข่ายประสาทเทียมไม่จำเป็นต้องถูกตั้งโปรแกรมใหม่เมื่อมันเรียนรู้ตัวเอง
สามารถใช้งานได้ง่าย ๆ โดยไม่มีปัญหา
ในฐานะที่เป็นระบบอัจฉริยะที่ปรับเปลี่ยนได้โครงข่ายประสาทเทียมมีความแข็งแกร่งและสามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้ดีเยี่ยม โครงข่ายประสาทเทียมมีประสิทธิภาพในการเขียนโปรแกรมและนักวิทยาศาสตร์ยอมรับว่าข้อดีของการใช้ ANN มีมากกว่าความเสี่ยง
สามารถนำไปใช้ในแอปพลิเคชันใดก็ได้

ข้อเสีย:

โครงข่ายประสาท ต้องมีการฝึกอบรมเพื่อใช้งาน
ต้องใช้เวลาในการประมวลผลสูงสำหรับเครือข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่
สถาปัตยกรรมของเครือข่ายประสาทแตกต่างจาก สถาปัตยกรรมและประวัติของไมโครโปรเซสเซอร์ ดังนั้นพวกเขาจึงต้องถูกเอาอย่าง

โครงข่ายประสาทเทียมได้รับการพัฒนาด้วยขั้นตอนทีละขั้นตอนอย่างเป็นระบบซึ่งจะปรับเกณฑ์ที่เรียกกันทั่วไปว่ากฎการเรียนรู้ให้เหมาะสม ข้อมูลการฝึกอบรมอินพุต / เอาต์พุตเป็นพื้นฐานสำหรับเครือข่ายเหล่านี้เนื่องจากสื่อสารข้อมูลที่จำเป็นในการค้นหาจุดปฏิบัติการที่เหมาะสมที่สุด ลักษณะที่ไม่ใช่เชิงเส้นของโครงข่ายประสาททำให้องค์ประกอบการประมวลผลมีความยืดหยุ่นในระบบ

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นระบบและระบบนี้เป็นโครงสร้างที่รับอินพุตประมวลผลข้อมูลและจัดเตรียมเอาต์พุต อินพุตในอาร์เรย์ข้อมูลจะเป็นเสียง WAVE ข้อมูลจากไฟล์รูปภาพหรือข้อมูลประเภทใดก็ได้ที่สามารถแสดงในอาร์เรย์ได้ เมื่ออินพุตถูกนำเสนอไปยังเครือข่ายประสาทเทียมการตอบสนองเป้าหมายที่ต้องการถูกตั้งค่าไว้ที่เอาต์พุตและจากความแตกต่างของการตอบสนองที่ต้องการพร้อมกับเอาต์พุตของระบบจริงจะได้รับข้อผิดพลาด ข้อมูลข้อผิดพลาดจะถูกป้อนกลับไปที่ระบบและทำการปรับเปลี่ยนพารามิเตอร์หลายอย่างตามลำดับระบบซึ่งเรียกกันทั่วไปว่ากฎการเรียนรู้ กระบวนการนี้จะทำซ้ำจนกว่าจะยอมรับเอาต์พุตที่ต้องการ

เป็นที่สังเกตว่าประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับข้อมูลเป็นอย่างมากดังนั้นข้อมูลควรได้รับการประมวลผลล่วงหน้าด้วยอัลกอริทึมของบุคคลที่สามเช่นอัลกอริทึม DSP

ประโยชน์ของโครงข่ายประสาทเทียม:

โครงข่ายประสาทเทียมมีความยืดหยุ่นและปรับตัวได้
โครงข่ายประสาทเทียมใช้ในระบบการจดจำลำดับและรูปแบบการประมวลผลข้อมูลหุ่นยนต์การสร้างแบบจำลอง ฯลฯ
ANN ได้รับความรู้จากสิ่งรอบตัวโดยปรับให้เข้ากับพารามิเตอร์ภายในและภายนอกและแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งยากต่อการจัดการ
เป็นการสรุปความรู้เพื่อให้เกิดการตอบสนองอย่างเพียงพอต่อสถานการณ์ที่ไม่รู้จัก
ความยืดหยุ่น - โครงข่ายประสาทเทียมมีความยืดหยุ่นและมีความสามารถในการเรียนรู้สรุปและปรับให้เข้ากับสถานการณ์ตามสิ่งที่ค้นพบ
Non-Linearity - ฟังก์ชันนี้ช่วยให้เครือข่ายได้รับความรู้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการเรียนรู้ นี่เป็นข้อได้เปรียบที่แตกต่างจากเครือข่ายเชิงเส้นแบบดั้งเดิมที่ไม่เพียงพอเมื่อต้องสร้างแบบจำลองข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงเส้น
เครือข่ายเซลล์ประสาทเทียมสามารถทนต่อความผิดพลาดได้มากกว่าเครือข่ายแบบเดิม หากไม่มีการสูญเสียข้อมูลที่จัดเก็บไว้เครือข่ายจะสามารถสร้างข้อผิดพลาดขึ้นใหม่ในส่วนประกอบใด ๆ
เครือข่ายเซลล์ประสาทเทียมขึ้นอยู่กับ Adaptive Learning

ประเภทของโครงข่ายประสาทเทียม:

เครือข่ายประสาทเทียม (ANN) มีหลายประเภท - ขึ้นอยู่กับการทำงานของเซลล์ประสาทสมองและเครือข่ายของมนุษย์โครงข่ายประสาทเทียมหรือ ANN ทำงานในลักษณะที่คล้ายคลึงกัน โครงข่ายประสาทเทียมส่วนใหญ่จะมีความคล้ายคลึงกับคู่ของชีววิทยาที่ซับซ้อนกว่าและมีประสิทธิภาพมากในงานที่ต้องการเช่น การแบ่งส่วนหรือการจำแนกประเภท ประเภทของโครงข่ายประสาทเทียม

“วิธีทำขดลวด bifilar ”

ประเภทของโครงข่ายประสาทเทียม

ข้อเสนอแนะ ANN - ใน ANN ประเภทนี้เอาต์พุตจะกลับเข้าสู่เครือข่ายเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีการพัฒนาที่ดีที่สุดภายใน เครือข่ายข้อเสนอแนะจะดึงข้อมูลกลับเข้ามาในตัวเองและเหมาะอย่างยิ่งในการแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพตามที่มหาวิทยาลัยแมสซาชูเซตส์ศูนย์การวิจัยบรรยากาศของมหาวิทยาลัยแมสซาชูเซตส์กล่าว ANN ของคำติชมถูกใช้โดยการแก้ไขข้อผิดพลาดของระบบภายใน

ฟีดไปข้างหน้า ANN - เครือข่ายฟีดไปข้างหน้าเป็นเครือข่ายประสาทที่เรียบง่ายซึ่งประกอบด้วยชั้นอินพุตชั้นเอาต์พุตและเซลล์ประสาทอย่างน้อยหนึ่งชั้นจากการประเมินผลลัพธ์โดยการตรวจสอบข้อมูลเข้าของเครือข่ายพลังของเครือข่ายสามารถสังเกตได้จากพฤติกรรมกลุ่มของ เซลล์ประสาทที่เชื่อมต่อและผลลัพธ์จะถูกตัดสิน ข้อได้เปรียบหลักของเครือข่ายนี้คือเรียนรู้ที่จะประเมินและจดจำรูปแบบการป้อนข้อมูล

การจำแนกประเภท - การทำนาย ANN - เป็นชุดย่อยของ ANN ที่ส่งต่อฟีดและ ANN การทำนายการจำแนกประเภทถูกนำไปใช้กับสถานการณ์การขุดข้อมูล เครือข่ายได้รับการฝึกฝนให้ระบุรูปแบบเฉพาะและจำแนกออกเป็นกลุ่มเฉพาะจากนั้นจึงจัดประเภทให้เป็น 'รูปแบบใหม่' ซึ่งเป็นสิ่งใหม่สำหรับเครือข่าย

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นการจำลองการคำนวณของเครือข่ายประสาททางชีววิทยาสิ่งเหล่านี้มีพฤติกรรมของเซลล์ประสาทและสัญญาณไฟฟ้าที่สื่อสารระหว่างอินพุตเช่นจากดวงตาหรือปลายประสาทในมือไปยังเอาต์พุตของสมองเช่นการทำปฏิกิริยา แสงสัมผัสหรือความร้อน

นักวิทยาศาสตร์กำลังค้นคว้าเกี่ยวกับการออกแบบโครงข่ายประสาทเทียมและการสร้างปัญญาประดิษฐ์เกี่ยวกับวิธีที่เซลล์ประสาทสื่อสารทางความหมาย

ซอฟต์แวร์ Neural Network:

เครื่องจำลองเครือข่ายประสาทเทียมเป็นแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการจำลองพฤติกรรมของเครือข่ายประสาทเทียมหรือทางชีววิทยาโดยมุ่งเน้นไปที่เครือข่ายประสาทเทียมประเภทใดประเภทหนึ่งหรือจำนวน จำกัด การจำลองเครือข่ายประสาทเทียมมักให้การคาดการณ์ที่รวดเร็วและแม่นยำกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับการวิเคราะห์ข้อมูลอื่น วิธีการเนื่องจากเครือข่ายประสาทเหล่านี้มีบทบาทสำคัญในกระบวนการขุดข้อมูล

ซอฟต์แวร์เครือข่ายประสาท

โดยทั่วไปจะเป็นแบบสแตนด์อโลนและไม่ได้ตั้งใจที่จะสร้างเครือข่ายประสาทเทียมที่ต้องรวมเข้ากับซอฟต์แวร์อื่น ๆ โดยปกติเครื่องจำลองจะมีรูปแบบการสร้างภาพในตัวเพื่อตรวจสอบกระบวนการฝึกอบรม เครื่องจำลองบางตัวยังเห็นภาพโครงสร้างทางกายภาพของโครงข่ายประสาทเทียม แนวคิดของ Neural Network ใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิเคราะห์ข้อมูล ด้วยความช่วยเหลือของซอฟต์แวร์โครงข่ายประสาทเทียมการพยากรณ์อนุกรมเวลาการประมาณฟังก์ชันและการวิเคราะห์การถดถอยสามารถทำได้ขอบเขตของโครงข่ายประสาทเทียมคือการตัดสินใจที่ไร้ขีด จำกัด การจดจำรูปแบบการพยากรณ์ ระบบควบคุมอัตโนมัติ และอื่น ๆ อีกมากมาย.

โครงข่ายประสาทเทียมไม่จำเป็นต้อง“ ตั้งโปรแกรมใหม่” เมื่อมันเรียนรู้สิ่งที่คล้ายกับมนุษย์

การจำลองเครือข่ายประสาทเทียม

จุดมุ่งหมายและความตั้งใจหลักที่อยู่เบื้องหลังการพัฒนา ANN คือพวกเขาอธิบายแบบจำลองการคำนวณเทียมด้วยเซลล์ประสาททางชีววิทยาพื้นฐานพวกเขาร่างสถาปัตยกรรมเครือข่ายและกระบวนการเรียนรู้โดยนำเสนอเครือข่ายฟีดฟอร์เวิร์ดหลายชั้น แนะนำว่าสามารถใช้โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการสร้างแบบจำลองในด้านอื่น ๆ ของการผลิตพลังงาน เหตุใดจึงจำเป็นต้องมีการติดตั้งโครงข่ายประสาทเทียม? หากคุณมีข้อสงสัยเพียงแสดงความคิดเห็นด้านล่างหรือเยี่ยมชมเว็บไซต์ของเรา

เครดิตภาพ: